البيانات والتحليلات والمعرفة
اعرف ما ستبيعه قبل أن تطلبه
معظم المنشآت السعودية تعيد الطلب بالإحساس أو برقم العام الماضي. نبني نموذجاً مدرباً على مبيعاتك الفعلية وموسميتك ومدد التوريد لديك، حتى تتوقف قرارات الشراء عن كونها تخميناً.
3 إلى 6
أسابيع لأول نموذج جاهز
2
قنوات بيع كحد أدنى للربط
12
شهراً من السجل لبدء العمل
الإجابة المباشرة
التنبؤ بالطلب نموذج يتوقع كمية كل منتج ستبيعها خلال الأسابيع أو الأشهر القادمة، على مستوى المنتج والموقع. هذا الحل موجّه لتجار التجزئة والموزعين والمصنّعين الذين يعيدون الطلب حالياً بحكم تقديري على جدول Excel وينتهي بهم الأمر إما بمخزون زائد أو نفاد في أفضل منتجاتهم مبيعاً.

ما الذي تزيله هذه الخدمة.
نفاد المنتجات الأكثر مبيعاً
اليوم
منتجاتك الأعلى مبيعاً تنفد في منتصف الشهر لأن إعادة الطلب تعتمد على الشهر الماضي لا على الاتجاه الفعلي.
مع النظام
النموذج يرصد المنتجات الصاعدة قبل أسبوعين إلى ثلاثة من أن تلاحظ الفجوة بنفسك.
سيولة محبوسة في مخزون راكد
اليوم
بضائع بطيئة الحركة تبقى على الرفوف وفي المستودعات لأن أحداً لم يرصد التراجع في الوقت المناسب.
مع النظام
المنتجات البطيئة تُرصد تلقائياً حتى يخفّض قسم المشتريات الطلبيات قبل وصول الشحنة التالية.
تقلبات رمضان والمواسم تفاجئك
اليوم
الطلب يرتفع وينخفض حول رمضان والحج والفصول الدراسية، وكل عام يعيد فريق الشراء تعلّم النمط يدوياً.
مع النظام
الأنماط الموسمية مبنية داخل النموذج من سجلك الفعلي، فتصبح الذروة مخططة لا رد فعل.
لا رؤية عبر الفروع
اليوم
الإدارة المركزية ترى إجمالي المبيعات لكن لا تعرف أي فرع ينقصه أي منتج إلا عند اتصال المدير.
مع النظام
عرض على مستوى الفرع يوضح بالضبط أين يجب نقل المخزون قبل أن يشتكي العميل.
ما الذي يصل إلى يديك.
نموذج التنبؤ
مدرّب على سجل مبيعاتك ومرتجعاتك ومخزونك على مستوى المنتج والفرع.
خط أنابيب البيانات
سحب تلقائي من نقاط البيع أو ERP أو جداول Excel، بتحديث حسب جدول محدد.
منطق نقطة إعادة الطلب
حدود محسوبة لكل منتج من مدة التوريد والتقلب ومستوى الخدمة المستهدف.
لوحة تحكم
عرض حي للتوقع مقابل الفعلي، حسب المنتج والفرع والأسبوع.
تنبيهات الاستثناءات
إشارات عند خروج منتج عن نطاق التوقع، تُرسل لفريقك.
وثائق التسليم
منطق النموذج وعملية التحديث موثقة بلغة واضحة، بالعربية والإنجليزية.
أنظمة ومنصات نعمل معها
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- Meta
أنظمة ومنصات نعمل معها
- React
- Next.js
- TypeScript
- Node.js
- Python
- Flutter
- PostgreSQL
- Supabase
- Tailwind CSS
- Docker
- GitHub
- Google Cloud
- Figma

خمس مراحل. تعتمد كل واحدة.
اقرأ كل مرحلة كأنها عقد صغير: ما نحتاجه منك، وما يصل إلى يديك، والجملة التي يجب أن تتحقق قبل أن ننتقل.
- تدقيق البيانات3 إلى 5 أيام
- بناء النموذج2 إلى 3 أسابيع
- لوحة التحكم والتنبيهات1 إلى 2 أسبوع
- تجربة على طلبات فعلية2 إلى 4 أسابيع
- التشغيل الحي والدعممستمر
تدقيق البيانات
3 إلى 5 أيام
ننظر إلى بيانات المبيعات والمخزون المتوفرة فعلياً قبل أي وعد بالنتائج.
- منح صلاحية قراءة لمخرجات نقاط البيع أو ERP
- مشاركة سجل مبيعات لا يقل عن 12 شهراً
- تقييم مكتوب لجاهزية البيانات
- قائمة بالفجوات التي تحتاج إصلاحاً أولاً
ننتقل عندما نتفق أن البيانات نظيفة بما يكفي للنمذجة، أو نتفق على ما يحتاج إصلاحاً أولاً.
بناء النموذج
2 إلى 3 أسابيع
نُدرّب نموذج التنبؤ على سجلك ونختبره مقابل فترات ماضية فعلية يمكنك التحقق منها.
- تأكيد أهم المنتجات والفروع
- مراجعة نتائج الاختبار الرجعي معنا
- نموذج تنبؤ جاهز للعمل
- تقرير دقة الاختبار الرجعي مقابل بياناتك السابقة
ننتقل عندما دقة الاختبار الرجعي تصمد أمام فترة تعرف إجابتها الحقيقية مسبقاً.
لوحة التحكم والتنبيهات
1 إلى 2 أسبوع
يُغلَّف التوقع بلوحة تحكم يستطيع فريق المشتريات قراءتها والتصرف بناءً عليها فعلياً.
- إخبارنا من يحتاج رؤية ماذا
- اعتماد حدود التنبيهات
- لوحة تحكم حية، التوقع مقابل الفعلي
- تنبيهات استثناءات مُعدّة حسب المنتج
ننتقل عندما مسؤول المشتريات لديك يقرأ اللوحة ويتصرف بناءً عليها دون حضورنا.
تجربة على طلبات فعلية
2 إلى 4 أسابيع
يعمل النموذج جنباً إلى جنب مع عملية إعادة الطلب الحالية حتى تقارن قبل التحول الكامل.
- تشغيل دورة شراء واحدة باستخدام التوقع
- الإشارة إلى أي قرار يبدو غير دقيق
- مقارنة مباشرة بين التوقع وإعادة الطلب اليدوية
- تعديلات على النموذج بناءً على ملاحظاتك
ننتقل عندما اكتملت دورة شراء كاملة وتفوق التوقع على العملية اليدوية أو ساواها.
التشغيل الحي والدعم
مستمر
يُحدَّث النموذج حسب الجدول، وتستمر التنبيهات، ونبقى للتعديل مع تغيّر تشكيلة منتجاتك.
- استخدام اللوحة في قرارات إعادة الطلب
- الإشارة إلى المنتجات الجديدة أو المتوقفة
- تحديثات مجدولة للنموذج
- دعم مستمر وإعادة ضبط مع تغيّر بياناتك
ننتقل عندما تجاوزنا مرحلة التسليم؛ هذه المرحلة تستمر طالما الخدمة مفعّلة.
تُطرح قبل التوقيع.
كيف يُحدَّد السعر؟
يعتمد السعر على عدد المنتجات وقنوات البيع التي نُنمذجها ومقدار تنظيف البيانات المطلوب في البداية. نقدّم سعراً ثابتاً بعد تدقيق البيانات في المرحلة الأولى، لا قبله، لأن منشأة ببيانات نقاط بيع نظيفة تكلف أقل من أخرى تحتاج رقمنة سجلات ورقية أولاً.
هل تحتاجون بياناتنا لتخرج من أنظمتنا؟
لا. نتصل بمخرجات قراءة فقط أو باتصال قاعدة بيانات للقراءة فقط حيثما أمكن. حيث يجب نقل البيانات للمعالجة، تُعامَل وفق نظام حماية البيانات الشخصية، وتُخزَّن على بنية تحتية في المنطقة السعودية حيثما توفرت، ولا تُستخدم أبداً لتدريب نماذج لعملاء آخرين.
ماذا لو لم يتوفر لدينا سجل مبيعات نظيف لمدة 12 شهراً؟
يمكننا البدء بأقل من ذلك، عادة ستة أشهر كحد أدنى، لكن الدقة ستكون أقل حتى تُلتقط دورة موسمية كاملة. بالنسبة لخطوط المنتجات الجديدة بلا سجل، نستخدم أنماط الفئة كنقطة انطلاق ثم نُحسّن مع دخول مبيعات فعلية.
هل يعمل هذا مع نظام ERP الحالي لدينا؟
تعاملنا مع أنظمة تجزئة وتوزيع سعودية شائعة تشمل Odoo وSAP ومخرجات نقاط البيع القياسية. إذا كان نظامك يُصدّر إلى Excel أو CSV حسب جدول، فهذا غالباً كافٍ للبدء. نحدد مسار التكامل خلال تدقيق البيانات قبل تقديم السعر.
توقف عن إعادة الطلب بالحدس
أرسل لنا عينة من بيانات مبيعاتك وسنخبرك خلال أسبوع إن كان بناء نموذج تنبؤ يستحق العناء لمنشأتك.